世界知名的神经科学家，麻省理工学院前校长苏珊·霍克菲尔德（Susan Hockfield）提出，我们正处于一个新的融合时代生物学与工程技术的融合。数字革命曾在20世纪对人类社会产生颠覆性影响，而生物学与工程技术的结合将是下一个创造奇迹的领域。
如尼古拉·尼葛洛庞帝的《数字化生存》帮助读者理解当时正处于黎明时期的数字化革命一般，本书可以帮助读者了解生物学和工程技术相结合的研究将取得哪些令人期待的突破。
制造电池的病毒，过滤污水的蛋白，筛查癌症的纳米颗粒，神经控制的仿生四肢，以及通过提高粮食产量的表型技术，等等，这些将要引领下一轮科技革命的前沿技术将解决我们日益迫在眉睫的环境、能源以及医疗危机。
这些令人兴奋的发现目前还只存在于实验室中，何时能将这些发现推向市场，从而改变现状？我们如何在下一代技术革新领域中进行投资？更重要的是，拯救生命的机会近在眼前，我们该如何穿越壁垒，跨学科地调动资源，捕捉这些机会？这些都是本书将要解答的。

世界知名的神经科学家，麻省理工学院前校长苏珊·霍克菲尔德（Susan Hockfield）提出，我们正处于一个新的融合时代生物学与工程技术的融合。数字革命曾在20世纪对人类社会产生颠覆性影响，而生物学与工程技术的结合将是下一个创造奇迹的领域。
如尼古拉·尼葛洛庞帝的《数字化生存》帮助读者理解当时正处于黎明时期的数字化革命一般，本书可以帮助读者了解生物学和工程技术相结合的研究将取得哪些令人期待的突破。
制造电池的病毒，过滤污水的蛋白，筛查癌症的纳米颗粒，神经控制的仿生四肢，以及通过提高粮食产量的表型技术，等等，这些将要引领下一轮科技革命的前沿技术将解决我们日益迫在眉睫的环境、能源以及医疗危机。
这些令人兴奋的发现目前还只存在于实验室中，何时能将这些发现推向市场，从而改变现状？我们如何在下一代技术革新领域中进行投资？更重要的是，拯救生命的机会近在眼前，我们该如何穿越壁垒，跨学科地调动资源，捕捉这些机会？这些都是本书将要解答的。

以的高通量生物信息数据为分析对象，系统介绍常用的以及更新的生物信息分析方法、工具，以及数据分析的流程步骤，涵盖R语言编程、基因组测序数据分析、变异识别、RNA测序(RNA-Seq)数据分析(基因表达分析)、基于ChIP-Seq、ATAC-Seq等数据的转录调控分析、系统发生分析、分子网络构建、单细胞测序数据分析、数据融合分析等章节。本书将在原理方法的基础上，重点介绍典型分析任务的流程、和工具使用，具体到分析环境配置、命令使用，并配以适当的分析案例。

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《现代生物技术实验教程》涵盖《微生物学实验》《细胞生物学实验》《分子生物学实验》三门实验课程的内容。全书共有 4 部分，其中，绪论简要介绍了生物技术基础实验的内容和实验室安全法则与规范；第 1 章微生物学实验技术部分设置 9 个微生物学基本实验项目和 3 个微生物学综合研究型实验项目；第 2 章细胞生物学实验技术部分设置 10 个细胞生物学基本实验项目和 4 个细胞生物学综合研究型实验项目；第 3 章分子生物学实验技术部分设置 7 个分子生物学基本实验项目和 1 个综合研究型实验项目。全书内容丰富、实验项目设置分级渐进，且融入了课程思政案例，以期使学生全面掌握生物技术基础操作、培养学生严谨的科学态度和学习科学家们献身科学事业的伟大精神。
《现代生物技术实验教程》可作为普通高等教育本科生物工程、生物技术、酿酒工程、食品科学与工程、食品质量与安全等专业的实验课教材。

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《现代生物技术实验教程》可作为普通高等教育本科生物工程、生物技术、酿酒工程、食品科学与工程、食品质量与安全等专业的实验课教材。

《多学科交叉融合设计——面向生物工程及生物制药工厂设计》系统地介绍了生物工程及生物制药项目开发和工厂设计过程与步骤，以培养学生的“工程应用能力”
为目标，从基础知识到实际开发应用，由浅入深，通俗易懂，案例丰富，图文并茂，条理清晰，内容完整，
可选择性较大，学生能够研究性地、挑战性地学，从而创新性地做，使学生由简到繁，由单一到复合，在掌
握专业知识的同时，提高工程推理、解决问题、工程语言交流的能力。《多学科交叉融合设计——面向生物工程及生物制药工厂设计（上册）》包含的主要内容有工厂的基
本建设程序、厂址选择和总平面设计、生产流程设计，物料和能量衡算，公用工程量的计算，设备计算与选
型；《多学科交叉融合设计——面向生物工程及生物制药工厂设计（下册）》包含的主要内容有多种车间布置设计，管道设计以及供电、制冷、土建、自动控制等非工艺设
计，环境保护设计，项目施工配合、安装和试车，清洁生产审核与制药工程验证等。
《多学科交叉融合设计——面向生物工程及生物制药工厂设计》内容涵盖生物工程、生物制药的诸多方面，既有工程专业基础知识，又包含大量工程
实例且大多数为首次公开，值得借鉴。《多学科交叉融合设计——面向生物工程及生物制药工厂设计》主要供普通高等学校本科生及研究生使用，也可作为工厂设计人
员的参考用书。

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本书共分为8章，内容涵盖深度学习与生命科学的内在联系，深度学习的主要计算框架，深度学习在生物图像、语音、序列等重要生物数据上的应用。

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